cv2.houghlines和cv2.HoughLinesP、

时间: 2023-10-19 22:01:08 浏览: 48
`cv2.HoughLines` 和 `cv2.HoughLinesP` 都是 OpenCV 中用于直线检测的函数,但它们在参数和功能上有所不同。 `cv2.HoughLines` 函数使用标准的霍夫变换算法来检测直线。它返回的是检测到的直线的参数 rho 和 theta。需要注意的是,`cv2.HoughLines` 函数只能检测出直线的参数,需要进一步处理才能绘制出直线或者获取直线的端点坐标。 `cv2.HoughLinesP` 函数使用改进的霍夫变换算法来检测直线,称为随机霍夫变换。相比于 `cv2.HoughLines`,`cv2.HoughLinesP` 返回的是直线的端点坐标,而不仅仅是直线的参数 rho 和 theta。这样可以更方便地绘制直线或者进行后续处理。 函数调用的语法如下: ```python lines = cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap) ``` - `image`:输入的二值化图像,通常是通过 Canny 边缘检测等方法得到的。 - `rho`:以像素为单位的距离精度。一般设为 1。 - `theta`:以弧度为单位的角度精度。一般设为 np.pi/180。 - `threshold`:阈值参数,用于确定检测到直线的最小投票数。 - `minLineLength`:最小直线长度,比这个长度短的直线将被丢弃。 - `maxLineGap`:最大直线间隙,如果两条直线之间的间隙大于这个值,则被认为是两条不同的直线。 需要注意的是,`cv2.HoughLinesP` 函数返回的直线是以端点坐标 (x1, y1, x2, y2) 表示的。

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把这段代码格式改成可以直接复制到pychram的 这里是将代码修改为自动选取一定数量的点的示例代码: import numpy as np import cv2 Load image img = cv2.imread("input.jpg") Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) Automatically select edge points using HoughLines method lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=50, maxLineGap=10) points = [] for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] points.append((x1, y1)) points.append((x2, y2)) Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这个修改后的代码使用 HoughLinesP 方法自动选择边缘点,以代替手动选择点的步骤

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